ENPC Ecole des ponts
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Mobilité connectée : nouvelles données, nouveaux usages
Année scolaire 2017-2018
Créneau Sem 5 Me 16 h 45 - 19 h 30
Prérequis

Aucun prérequis technique nécessaire.

 

Appétence pour le monde de la mobilité et des données indispensable.

Enseignant responsable Vincent AGUILERA
Equipe enseignante Luc CHARANSONNEY
Objectifs du module

Ce module présente les technologies de gestion, recueil, analyse, visualisation et enrichissement de données utilisées pour la mesure et la compréhension des mouvements de personnes et de véhicules sur les réseaux de transport. Sans faire complètement l'impasse sur les méthodes classiques d'enquêtes, il est résolu orienté vers l'utilisation des " nouvelles technologies " et la place croissante que prend l'utilisation de traces numériques dans la mesure des déplacements.

 

Le module privilégie la pratique : il est centré sur la réalisation de projets, encadrés et soutenus par l'équipe pédagogique, mais néanmoins portés par les étudiants du module, organisés en petits groupes. Pour peu qu'ils s'inscrivent dans la thématique du cours (la mobilité et les nouvelles données), le choix du sujet, la problématique traitée, les données employées sont laissés à la liberté des étudiants.

 

Les cours magistraux sont réduits à l'essentiel : ils ont pour objectif d'enseigner les bases nécessaires à la réalisation des projets. Ils visent à ce que les participants mettent les mains à la pâte du numérique. Les séances de cours, organisées en miroir du projet, ont vocation à venir en réponse à, et à défaut susciter, les questions qui émergent du projet.

Programme du module

Quota horaire total : 32.5 h, travail personnel à prévoir

 

Cours (15h)

 

" Le contexte des données de mobilité : questions technologiques, politiques, financières, pratiques… L'exemple des données de trafic automobile. (1h30)

 

" Les bases de données par la pratique : SQL et SQLite3 (5h)

 

" Interroger des API, automatiser les traitements : Python3 et la bibliothèque Pandas (3h)

 

" Représenter et exploiter les jeux de données (statistiques descriptives) : Python3 et la bibliothèque Matplotlib (3h)

 

" Points de cours supplémentaires en fonction des besoins et des projets portés par les étudiants (2h30)

 

Projet (15h)

 

" Formation des groupes

 

" Montage des projets : identification de la problématique, des acteurs et des jeux de données associées

 

" Le cas échéant, prise de contact avec les acteurs

 

" Rédaction du cahier des charges du projet

 

" Acquisition des données et exploitation

 

" Restitution des résultats (soutenance et rapport)

Modalités

" Dossier de spécification d'un système de mesure du serpent de charge d'un véhicule TC par capteur bluetooth.

 

" Compte-rendu écrit et oral d'une étude expérimentale.

Contrôle des connaissances - Règles de validation du module

Chaque groupe est évalué pour son projet, à travers :

 

" Une soutenance orale, exposant la problématique étudiée, les jeux de données mobilisés, et les conclusions auxquelles elles ont permis d'aboutir (environ 15 min/groupe).

 

" Un dossier écrit (en français ou en anglais), reprenant, de manière plus développée, les éléments exposés lors de la soutenance.

Adresse du site du module http://gede.enpc.fr/Programme/Fiche.aspx?param=M:MCNDU:2017&langue=
Documents pédagogiques - Bibliographie

" Mise à disposition de l'ensemble des documents présentés en cours.

 

" Bibliographie complémentaire communiquée aux étudiants en fonction de leurs projets et de leurs besoins

Effectif maximal Effectif limité à 15 élèves
Département de rattachement Ville, Environnement, Transport
Nombre de crédits ECTS 3 crédits ECTS
Mise à jour

05 octobre 2017

Code MCNDU
Dernière mise à jour  :  05 octobre 2017
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